画像分類と画像認識の違いを徹底解説！中学生にもわかるやさしい解説

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はじめに：画像分類と画像認識を一緒に見ると見える違い

この二つの言葉は似ているようで、実は別の作業を指します。
画像分類は写真全体に対して一つの意味をつける作業です。
つまりこの画像には何が写っているのかを決めるラベルをつけます。
たとえば猫や犬、車などのカテゴリを予め作成したリストの中から選びます。
一方で画像認識はもう少し細かく、写真の中に写っている物体の「場所」まで特定します。
出力はラベルだけでなく、物体の位置を表す境界ボックスや信頼度を示す数値も含むことが多いです。
この違いを知ると、アプリがどういう仕事をしているのかを読み解きやすくなります。

例を考えると分かりやすいです。スマホで写真を開いて犬がいるねと認識してくれるのは画像分類の力です。
でも写真の中の犬がどこにいるのか、他にも猫が混ざっていないかを同時に教えてくれるのが画像認識です。
学校の発表や探検の記録、セキュリティの監視など、使われる場面はさまざまです。
このように役割が少し違う二つの作業を知っておくと、AIが何をしているのかを読み解く力がつきます。

仕組みの違い

仕組みの違いをざっくり言えば、画像分類は出力が一つのカテゴリ名で終わるのに対して、画像認識は複数の出力を持つ点が大きな特徴です。
機械学習の世界では、これらは同じ学習の仲間ですが役割が違います。
具体的には、画像分類は主にCNNというニューラルネットワークを使い、画像の特徴を数値（特徴ベクトル）に変換して最後にソフトマックスと呼ぶ関数で最も確率の高いカテゴリを選びます。
一方、画像認識は検出器という別の技術を使い、物体の位置情報を推定する回帰や分類の組み合わせを用い、複数の物体を同時に見つけることができます。
このように、分類が「何が写っているか」を教えるのに対して、認識は「何が写っていてどこにいるか」まで教えてくれます。

実務での使い方と例

実務では、用途に応じて分類と認識を使い分けます。
例えばスマートフォンの写真整理アプリは、撮影された写真を自動でカテゴリ分けしてくれる画像分類の代表的な例です。
一方でセキュリティカメラや自動運転車のカメラは、画面の中に何があり、どこにいるのかを同時に知る必要があるため画像認識の機能が重要になります。
企業では品質検査、在庫管理、医療画像の診断支援など、現場の課題に合わせて二つの技術を組み合わせて使います。
このセクションでは具体的な進め方として、データの揃え方、モデルの選び方、評価指標の見方をざっくり紹介します。

データ作成のコツとして、ラベルの一貫性を保つことがとても大切です。
同じものでもラベルがばらつくとモデルが混乱してしまいます。
また、認識のためには「どこに何があるか」を教える正解データが必要で、境界ボックスの座標を正しく作る練習が必要です。
最後に計算資源と時間のバランスを考え、学習曲線を見ながら進めると良いでしょう。

表での比較

以下の表は画像分類と画像認識の基本的な違いを簡潔にまとめたものです。
実務の現場ではこの二つを組み合わせて使うことが多いので、表を見ながら理解を深めてください。

able>項目画像分類画像認識目的写真全体に対するラベル付け物体の検出と位置の特定出力一つのカテゴリ名複数の物体とその位置入力データ画像画像難易度比較的低～中程度高め例猫 or 犬などの分類人の検出と追跡、物体の位置情報ble>

この表を見れば、何を作りたいのかが直感的に分かります。
実務で判断するときは出力の形式と求められる精度を最初に決めると、モデル選択がスムーズになります。

ピックアップ解説

ある日の放課後、友だちとAIの話をしていて、画像分類って何が一番大事なのかを深掘りしました。結論から言うと、画像分類は写真全体に対して一つの意味をつける作業です。つまり写真の中に何が写っているかを決めるラベルをつけること。犬や猫、車などのカテゴリを決めたリストの中から最も適切なものを選ぶイメージです。\n\nここでのポイントは、一枚の写真に複数の物が写っていても「全体として何を伝えたいのか」を決めることだということ。次の段階、画像認識へ進むときは、この分類の結果を足掛かりにして、物体の場所や境界も同時に考えるようになります。AIの学習は地道なデータづくりと反復練習です。私たちが日常で使うアプリも、最初はこの分類から始まり、徐々に認識の機能を重ねていくのです。

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